In discussies over kunstmatige intelligentie gaat het vaak over productiviteit, automatisering en efficiency. Maar wie goed kijkt naar wat er daadwerkelijk in organisaties gebeurt, ziet iets anders ontstaan: een verandering in de vorm van werk.

Niet lineair, maar barbell-vormig.

AI lijkt tegelijkertijd twee uitersten te versterken. Aan de ene kant groeit het belang van hoogwaardig menselijk werk: strategisch denken, besluitvorming, creativiteit en verantwoordelijkheid. Aan de andere kant neemt het aandeel van volledig geautomatiseerde taken toe.

Wat daar tussenin zit – routinematig kenniswerk – komt onder druk te staan.

Dit fenomeen noem ik het AI-Barbell model. Ik schreef de afgelopen maanden vaker over dit model, het wordt tijd dat ik het toelicht, gebaseerd op empirisch onderzoek mbv het PRISM model, inclusief een intro filmpje, een GPT chatbot en (natuurlijk) een lied. 

Van automatisering naar polarisatie

Economisch onderzoek naar technologie en arbeid laat al langer zien dat automatisering niet alle banen gelijk raakt.

Studies van onder andere Autor, Dorn en Acemoglu laten zien dat technologie vooral taken vervangt die:

• routinematig zijn

• voorspelbaar zijn

• in regels zijn te vatten.

Dat leidde eerder tot polarisatie van arbeid: groei aan de bovenkant en onderkant van de arbeidsmarkt.

AI verschuift deze dynamiek naar kenniswerk binnen organisaties.

De drie lagen van kenniswerk

Het AI-Barbell model onderscheidt drie typen werk.

1 Hoogwaardig menselijk werk

Werk dat moeilijk te automatiseren is omdat het context, verantwoordelijkheid en oordeelsvermogen vereist.

Voorbeelden:

• fysiek werk

• strategische besluitvorming

• complexe probleemoplossing

• leiderschap

• onderhandelingen

• ontwerp en innovatie

AI kan dit werk ondersteunen, maar niet vervangen.

2 Routinematig kenniswerk

Werk dat cognitief is, maar grotendeels volgens vaste patronen verloopt.

Voorbeelden:

• rapportages schrijven

• analyses samenstellen

• documentatie maken

• standaardadvies

• administratieve kennisprocessen

Dit type werk wordt het sterkst geraakt door AI.

3 Geautomatiseerde taken

Taken die volledig of grotendeels door AI-systemen kunnen worden uitgevoerd.

Voorbeelden:

• documentgeneratie

• data-analyse

• samenvattingen

• codegeneratie

• standaard communicatie

Deze laag groeit snel naarmate AI-systemen krachtiger worden.

Waarom organisaties een barbell-structuur krijgen

Wanneer AI routinematig kenniswerk automatiseert, verandert de interne structuur van organisaties.

De middenlaag van taken krimpt, terwijl twee andere delen groeien:

• hoogwaardig menselijk werk

• AI-geautomatiseerde processen

Het resultaat lijkt op een barbell: zwaar aan de uiteinden, dun in het midden.

Deze verschuiving kan zichtbaar worden in:

• kleinere teams

• hogere productiviteit per medewerker

• minder hiërarchische lagen

• meer AI-gestuurde workflows.

Het AI-Barbell effect meten

Om deze verschuiving meetbaar te maken kan een eenvoudige index worden gebruikt.

De Barbell Index (BI) vergelijkt drie soorten werk:

• H = hoogwaardig menselijk werk

• R = routinematig kenniswerk

• A = geautomatiseerde taken.

De index wordt gedefinieerd als:

BI = (H + A) − R

Hoe hoger de index, hoe sterker de barbell-structuur.

Een organisatie met veel routinetaken heeft een lage score.
Een organisatie waarin AI routinetaken vervangt en mensen zich richten op complex werk heeft een hoge score.

Waar het model nu al zichtbaar wordt

In sommige sectoren begint de barbell-structuur al zichtbaar te worden.

Consultancy

AI neemt analyses, presentaties en rapportages over.
Consultants richten zich meer op strategie en klantrelaties.

Technologiebedrijven

AI automatiseert softwareontwikkeling en data-analyse.
Kleinere teams kunnen grotere projecten uitvoeren.

Financiële dienstverlening

AI voert analyses en rapportages uit.
Menselijk werk verschuift naar risicobeoordeling en besluitvorming.

Overheid

De adoptie gaat langzamer, maar ook hier kan routinematig beleidswerk gedeeltelijk worden geautomatiseerd.

De implicaties voor organisaties

Het AI-Barbell model suggereert dat AI niet alleen taken verandert, maar ook organisatiestructuren.

Mogelijke gevolgen:

• kleinere middenlagen

• grotere productiviteit per medewerker

• meer AI-gestuurde processen

• nieuwe rollen rond toezicht, interpretatie en strategie.

Voor leiders betekent dit dat de vraag niet alleen is welke taken AI kan uitvoeren, maar ook:

Hoe AI de vorm van de organisatie verandert.

Wat dit betekent voor werk

Voor medewerkers verschuift de waarde van werk. Taken die routinematig zijn, worden steeds vaker geautomatiseerd. Waarde verschuift naar (unieke) vaardigheden zoals:

• oordeelsvermogen

• probleemoplossing

• samenwerking

• creativiteit

• verantwoordelijkheid.

AI vervangt dus niet simpelweg banen. Het herstructureert werk.

Van experiment naar structuur

AI wordt vaak gezien als een nieuwe tool. Maar zodra AI geïntegreerd raakt in workflows, verandert het de structuur van organisaties.

Het AI-Barbell model biedt een manier om deze verandering te begrijpen. Niet als een technologische hype, maar als een structurele verschuiving in hoe werk georganiseerd wordt.

Conclusie

De impact van AI op werk wordt vaak beschreven in termen van automatisering. Maar de diepere verandering zit in de vorm van organisaties.

Wanneer AI routinematig kenniswerk automatiseert, ontstaat een barbell-structuur waarin:

• hoogwaardig menselijk werk groeit

• AI-processen groeien

• routinematig kenniswerk krimpt.

Het AI-Barbell model biedt een kader om deze verschuiving te analyseren en te meten. Voor organisaties is de belangrijkste vraag daarom niet alleen:

Wat kan AI doen?

Maar ook:

Welke vorm krijgt onze organisatie wanneer AI onderdeel wordt van het werk?

Onderdeel van het AI-Barbell research van Willem Scheepers:

'The AI-Barbell Model: Measuring the Polarization of Knowledge Work in the Age of Artificial Intelligence. A task-based research framework and measurement model for understanding how AI transforms organizational structures and the division of work' (2026)

Als je geïnteresseerd bent in mijn paper dan kun je die hier downloaden bij SSRN. 

NB; er is ook een variant van het Barbell model voor medewerkers: Werken aan de randen: wat het AI-Barbell model betekent voor medewerkers 

Willem E.A.J. Scheepers, AI Implementer

Wil je organisatie ook sparren over de betekenis van de AI-Barbell voor je organisatie? Bezoek DAMIES Future Intelligence. Of mail: willem@willemscheepers.eu  GET READY FOR THE FUTURE

Mijn Yamala.ai Profile; daarin kun je met mijn AI-Twin praten.

Voor je AI-Agent heb ik dit profiel beschikbaar: Rent-a-Human.ai 

En dan heb ik ook nog de AI-Barbell Strategist GPT voor je 24/7.